Álgebra Linear I - Lista 12. Matrizes semelhantes. Diagonalização. Respostas

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Álgebra Linear I - Lista 12. Matrizes semelhantes. Diagonalização. Respostas"

Transcrição

1 Álgebra Linear I - Lista 12 Matrizes semelhantes. Diagonalização Respostas 1) Determine quais das matrizes a seguir são diagonalizáveis. Nos caso afirmativos encontre uma base de autovetores e uma forma diagonal das matrizes. A = D = , B =, E = , C =, F = Resposta: A matriz A é triangular. Seus autovalores são os elementos da diagonal, ou seja, 1, 2 e 3. Como são diferentes, é diagonalizável, e sua forma diagonal é Seus autovetores são as soluções não triviais dos seguintes sistemas: λ = 1, Uma solução não trivial é (1, 1, 0). λ = 2, x = x, x + 2y = y, x + y + 3z = z. x = 2x, x + 2y = 2y, x + y + 3z = 2z. Uma solução não trivial é (0, 1, 1). λ = 3, x = 3x, x + 2y = 3y, x + y + 3z = 3z. 1,.

2 Uma solução não trivial é (0, 0, 1). Logo uma base de autovetores é β = {(1, 1, 0), (0, 1, 1),(0,0,1)}. O polinômio característico da matriz B é p(λ) = λ 2 (1 λ) + λ = λ(λ λ 2 + 1). Ou seja, os autovalores são 0 e (1 ± 5)/2. Verificamos que uma base de autovetores é {(0, 1, 0), ((1 + 5)/2, 0, 1)((1 5)/2, 0, 1)}. Portanto, é diagonalizável. Finalmente, sua forma diagonal é (1 + 5)/ (1. 5)/2 Finalmente, a matriz C é triangular. Seus autovalores são os elementos da diagonal, ou seja, 1 (duplo) e 2. Para calcular os autovetovetores associados a 1 resolvemos x + y = 0. Que fornece dois autovetores l.i. (0, 0, 1) e (1, 1, 0). Finalmente, para os autovetores associados a 2 resolvemos x = 0, x + y z = 0. Logo (0, 1, 1) é autovetor. Uma base de autovetores é {(0, 0, 1), (1, 1,0), (0,1,1)}. Finalmente, uma forma diagonal é A matriz D não é diagonalizável, tem um único autovalor 1, e é possível encontrar no máximo um único autovetor l.i., (os autovetores são da forma (t, 0, 0)). 2

3 A matriz E é diagonalizável pois tem três autovalores diferentes (1, 2 e 3). Uma base de autovetores é β = {(1, 0, 0), (0, 1, 1),(0,0,1)}. A matriz F é diagonalizável pois tem três autovalores diferentes (1, 0 e 2). Uma base de autovetores é β = {(1, 0, 0), (0, 1, 1),(0,1,1)}. 2) Considere as matrizes A = 0 2 1, B = , C = Estude quais destas matrizes são diagonalizáveis. Nos casos afirmativos determine a forma diagonal D e uma matriz P tal que PDP 1 é a matriz original. Resposta: As matrizes A e B não são diagonalizáveis. A matriz C sim é diagonalizável. Sua forma diagonal é D = Uma base de autovetores é {(1, 0, 0), (1, 1,0), (1,1,1)} e a matriz P é P = ) Considere a matriz A = Suponha que B = PAP 1. Estude se B é diagonalizável. Caso afirmativo determine sua forma diagonal. Resposta: A matriz B não é diagonalizável. Se fosse teríamos B = MDM 1 3

4 com D diagonal. Logo B = MDM 1 = PAP 1, A = (P 1 M)D(M 1 P). Observe que T = P 1 M é inversível e sua inversa é M 1 P. Logo A = TDT 1, e A seria diagonalizável. Mas sabemos que a matriz A não é diagonalizável. onde 4) Considere as matrizes [P] = [Q] = A = PDP 1, B = QTQ 1, , [D] =, [T] = Calcule a soma dos autovalores de A 10 e B Resposta: Observe que A 10 e D 10 são semelhantes: A 10 = PD 10 P 1. Portanto, possuem os mesmos autovalores. Os autovalores de D 10 são 1 duplo e Logo a soma pedida é (estamos somando os autovalores considerando sua multiplicidade). O segundo caso é similar ao anterior. Observe que 1 2 a 2 b 2 [T 2 ] = c 2. 2., Indutivamente, [T 10 ] = 1 10 a 10 b c

5 Observe agora, como no exercício precedente, que B 10 e T 10 são semelhantes: B 10 = QT 10 Q 1. Portanto, possuem os mesmos autovalores. Os autovalores de T 10 são 1, 2 10 e Logo a soma pedida é ) Considere T uma transformação linear que satisfaz T(1, 1, 1) = 2(1, 1, 1), T(1, 1, 0) = 3(1, 1, 0), T(1, 0, 1) = 3(1, 0, 1). Encontre, se possível, uma base de R 3 feita de autovetores de T ortogonais entre si. Estude se T é diagonalizável. Caso afirmativo determine sua forma diagonal. Resposta: Considere a base de autovetores {(1, 1, 1), (1, 1,0), ( 1,1,2)} (verifique). Como os três autovetores são l.i., formam uma base de autovetores. A matriz é portanto diagonalizável e sua forma diagonal é B = ) Determine para que valores de a e b as matrizes abaixo são diagonalizáveis: a) ( 3 a 0 3 b) 1 b Determine c e d para que os vetores não nulos do plano π: x + y = 0 sejam autovetores da matriz abaixo e o vetor (17, 21, 356) não seja um autovetor: ).. 5

6 c) d 3 0 c c 3 Respostas: Observe primeiro que todas as matrizes são triangulares, portanto seus autovalores são as entradas da diagonal principal com as multiplicidades correspondentes. Logo, a matriz do item (a) tem um único autovalor λ = 3 de multiplicidade 2, a matriz do item (b) tem autovalores λ = 2 de multiplicidade 2 e 1 simples, e a matriz do item (c) tem um único autoavalor λ = 3 de multiplicidade 3. Lembre também que uma matriz é diagonalizável se, e somente se, possui uma base de autovetores. Para a matriz ( 3 a 0 3 devemos ver quando existem dois autovetores linearmente independentes associados a 3. Isto é, o sistema ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 a x 0 a x 0 = =, ay = y 0 0 y 0 deve ter R 2 como soluções. Portanto, a = 0. Para que a matriz ) 1 b seja diagonalizável, o autovalor 2 de multiplicidade dois deve ter dois autovetores linearmente independentes, ou seja as soluções do sistema 1 2 b 0 x 1 b 0 x y = y = 0 2 z z 0 6.

7 devem formar um plano. Temos que as soluções devem verificar x + by = 0, que sempre é um plano, independentemente do valor de b. Ou seja, para todo b R a matriz é diagonalizável. Finalmente, para o item (c) observe que os autovetores da matriz (associados a 3) devem verificar x 0 d 0 0 y = 0, dx = 0, cx + cy = 0. c c 0 z 0 Observe que se d 0 então x = 0. Neste caso há vetores não nulos do plano x + y = 0 (por exemplo (1, 1, 0)) que não são autovetores (pois não são solução do sistema). Portanto d = 0. Logo a solução do sistema é cx + cy = 0. Se c = 0, (como já sabemos que d = 0) qualquer vetor é solução do sistema, em particular o vetor (17, 21, 356). Logo c 0. Neste caso as soluções formam o plano x + y = 0. Portanto, a resposta é d = 0, c 0. 7) Estude a veracidade das afirmações a seguir: Seja A uma matriz 3 3 diagonalizável. Suponha que B = PAP 1 (onde P é uma matriz 3 3 inversível). Então B é diagonalizável. Seja A uma matriz diagonalizável. Então A 3 também é diagonalizável. A matriz A = tem autovalores 0 (de multiplicidade 2) e = Duas matrizes 2 2 com o mesmo polinômio característico, o mesmo traço e o mesmo determinante são semelhantes. 7

8 Resposta: A primeira afirmação é verdadeira. É exatamente a definição matriz diagonalizável: ser semelhante a uma matriz diagonal. Observe que A = MDM 1 onde D é diagonal, logo B = PMDM 1 P 1 = (PM)D(PM) 1. A segunda afirmação também é verdadeira. É suficiente provar que existe uma base de autovetores de A 3. Como A é diagonalizável, existe uma base de autovetores de A, β = {u, v, w} com A(u) = λu, A(v) = σ v e A(w) = τ w (onde λ, σ e τ não são necessariamente diferentes). Temos A 3 (u) = λ 3 u, A 3 (v) = σ 3 v e A 3 (w) = τ 3 w. Portanto, u, v e w são autovetores de A 3, assim β é uma base de autovetores de A 3 e A 3 é diagonalizável. Outra forma, A = PDP 1, A 3 = PDP 1 PDP 1 PDP 1, = PD 3 P 1. Como D 3 é diagonal, se segue a afirmação. A terceira afirmação é verdadeira. Como as linhas da matriz são proporcionais (a segunda linha é obtida multiplicando por dois a primeira, e a terceira linha é obtida multiplicando por três a primeira), o determinante é nulo. Como o determinante é o produto dos autovalores (contados com multiplicidade), existe um autovalor nulo. Os autovetores associados a 0 são os vetores não nulos do plano 222 x y z = 0, ou seja, há dois autovetores l.i. associados ao autovalor 0, e portanto a multiplicidade de 0 é no mínimo 2. Não pode ser 3. pois em tal caso o traço da matriz seria nulo, ou seja, a multiplicidade de 0 é 2. Logo falta por determinar um autovalor, para isso usamos que a soma dos autovalores contados com multiplicidade é o traço, temos que, se λ é o terceiro autovalor, o que prova a afirmação λ = = 25553, Finalmente, a última afirmação é falsa. Considere as matrizes ( ) ( ) A =, B

9 Temos det(a) = det(b) = 1, tr(a) = tr(b) = 2, e os polinômios caraterísticos são p A (λ) = p B (λ) = (1 λ) 2. 8) Seja A uma matriz diagonalizável tal que A 10 é a matriz nula (todos os coeficientes são zero). Determine A. Seja A uma matriz diagonalizável cujos autovalores são números reais positivos. Sabendo que A 10 é a identidade determine A. Resposta: A matriz A do primeiro item é a matriz nula: Se A = PDP 1 temos A 10 = PD 10 P 1 = 0. Multiplicando por P 1 à esquerda e por P à direita, temos D 10 = 0. Como D 10 é diagonal λ D 10 0 λ = λ 10 n, D10 = λ λ λ n temos λ 10 i = 0, logo λ i = 0. Isto implica que D = 0 e portanto A = 0. A matriz A do segundo item é identidade. Raciocine como no item precedente. 9) Seja A uma matriz 3 3. Suponha que a) Estude se A é inversível. det(a λi) = (λ 3) 2 (λ 2). 9

10 b) Estude se A pode ser encontrada de maneira que A seja semelhante à matriz diagonal D = 0 2 0, isto é, A = PDP 1, c) Estude se A pode ser encontrada de maneira que A seja semelhante à matriz D = Resposta: A matriz A sim é inversível. Os autovalores de A são as raizes do polinômio característico. Ou seja 2 e 3 (com multiplicidade dois). Podemos ver que A é inversível de duas formas: primeiro, como A não tem autovalor zero é inversí vel. Ou de outra forma, o determinante de A é o produto dos autovalores contados com multiplicicade, no caso 18. Como o determinante é não nulo é inversível. A resposta ao item (b) é negativa. Podemos ver isto de duas formas. Duas matrizes semelhantes têm o mesmo determinante. O determinante de A é 18, como vimos, o de D é 12. Logo não são semelhantes. De outra forma, as matrizes semelhantes têm os mesmos autovalores com a mesma multiplicidade. Mas a matriz D tem o autovalor 2 com multiplicidade 2 e 3 com multiplicidade 1. Logo não são semelhantes. Para o item (c) a resposta é novamente negativa. Um método é calcular os determinantes. Veja que o determinante de D é Outra forma, veja que D tem polinômio característico (λ 2)((λ 3) 2 1) = (λ 2) 2 (λ 4). Logo seus autovalores são 4 e 2, que são diferentes dos autovalores de A. Portanto, as matrizes não são semelhantes. 10

Álgebra Linear I - Aula 20

Álgebra Linear I - Aula 20 Álgebra Linear I - Aula 20 1 Matrizes diagonalizáveis Exemplos 2 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável 1 Matrizes diagonalizáveis Exemplos Lembramos que matriz quadrada a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a

Leia mais

Álgebra Linear I - Lista 11. Autovalores e autovetores. Respostas. 1) Calcule os autovalores e autovetores das matrizes abaixo.

Álgebra Linear I - Lista 11. Autovalores e autovetores. Respostas. 1) Calcule os autovalores e autovetores das matrizes abaixo. Álgebra Linear I - Lista 11 Autovalores e autovetores Respostas 1 Calcule os autovalores e autovetores das matrizes abaixo. (a ( 4 1 1, (b ( 1 1, (c ( 5 6 3 4, (d 1 1 3 1 6 6, (e 3 5 1, (f 1 1 1 1 1 1

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 22

Álgebra Linear I - Aula 22 Álgebra Linear I - Aula 1. Bases Ortonormais.. Matrizes Ortogonais. 3. Exemplos. 1 Bases Ortonormais Lembre que uma base β é ortogonal se está formada por vetores ortogonais entre si: para todo par de

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Forma diagonal de uma matriz diagonalizável

Álgebra Linear I - Aula Forma diagonal de uma matriz diagonalizável Álgebra Linear I - Aula 18 1 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável 2 Matrizes ortogonais Roteiro 1 Forma diagonal de uma matriz diagonalizável Sejam A uma transformação linear diagonalizável, β =

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 19

Álgebra Linear I - Aula 19 Álgebra Linear I - Aula 19 1. Matrizes diagonalizáveis. 2. Matrizes diagonalizáveis. Exemplos. 3. Forma diagonal de uma matriz diagonalizável. 1 Matrizes diagonalizáveis Uma matriz quadrada T = a 1,1 a

Leia mais

P3 de Álgebra Linear I

P3 de Álgebra Linear I P3 de Álgebra Linear I 2008.2 Data: 14 de Novembro de 2008. Gabarito. 1) Decida se cada afirmação a seguir é verdadeira ou falsa. Considere uma transformação linear T : R 3 R 3 tal que existem vetores

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 21

Álgebra Linear I - Aula 21 Álgebra Linear I - Aula 1 1. Matrizes ortogonalmente diagonalizáveis: exemplos. Matrizes simétricas. Roteiro 1 Matrizes ortogonalmente diagonalizáveis: exemplos Exemplo 1. Considere a matriz M = 4 4 4

Leia mais

Provas. As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor.

Provas. As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor. Provas As notas da primeira e segunda prova já foram digitadas no Minha UFMG. Caso você não veja sua nota, entre em contato com o professor. Terceira prova. Sábado, 15/junho, 10:00-12:00 horas, ICEx. Diagonalização

Leia mais

G3 de Álgebra Linear I

G3 de Álgebra Linear I G3 de Álgebra Linear I 11.1 Gabarito 1) Seja A : R 3 R 3 uma transformação linear cuja matriz na base canônica é 4 [A] = 4. 4 (a) Determine todos os autovalores de A. (b) Determine, se possível, uma forma

Leia mais

Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da. 3x xy + y 2 + 2x 2 3y = 0

Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da. 3x xy + y 2 + 2x 2 3y = 0 Motivação Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da equação 3x 2 + 2 3xy + y 2 + 2x 2 3y = 0 Motivação Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da equação 3x 2 +

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Propriedades dos autovetores e autovalores

Álgebra Linear I - Aula Propriedades dos autovetores e autovalores Álgebra Linear I - Aula 17 1. Propriedades dos autovetores e autovalores. 2. Matrizes semelhantes. 1 Propriedades dos autovetores e autovalores Propriedade 1: Sejam λ e β autovalores diferentes de T e

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 18

Álgebra Linear I - Aula 18 Álgebra Linear I - Aula 18 1. Matrizes semelhantes. 2. Matriz de uma transformação linear em uma base. Roteiro 1 Matrizes semelhantes Definição 1 (Matrizes semelhantes). Considere duas matrizes quadradas

Leia mais

G3 de Álgebra Linear I

G3 de Álgebra Linear I G3 de Álgebra Linear I 2.2 Gabarito ) Considere a matriz 4 N = 4. 4 Observe que os vetores (,, ) e (,, ) são dois autovetores de N. a) Determine uma forma diagonal D de N. b) Determine uma matriz P tal

Leia mais

G4 de Álgebra Linear I

G4 de Álgebra Linear I G4 de Álgebra Linear I 013.1 8 de junho de 013. Gabarito (1) Considere o seguinte sistema de equações lineares x y + z = a, x z = 0, a, b R. x + ay + z = b, (a) Mostre que o sistema é possível e determinado

Leia mais

P4 de Álgebra Linear I de junho de 2005 Gabarito

P4 de Álgebra Linear I de junho de 2005 Gabarito P4 de Álgebra Linear I 25.1 15 de junho de 25 Gabarito 1) Considere os pontos A = (1,, 1), B = (2, 2, 4), e C = (1, 2, 3). (1.a) Determine o ponto médio M do segmento AB. (1.b) Determine a equação cartesiana

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Autovetores e autovalores de uma transformação

Álgebra Linear I - Aula Autovetores e autovalores de uma transformação Álgebra Linear I - Aula 18 1. Autovalores e autovetores. 2. Cálculo dos autovetores e autovalores. Polinômio característico. Roteiro 1 Autovetores e autovalores de uma transformação linear Considere uma

Leia mais

G4 de Álgebra Linear I

G4 de Álgebra Linear I G4 de Álgebra Linear I 20122 Gabarito 7 de Dezembro de 2012 1 Considere a transformação linear T : R 3 R 3 definida por: T ( v = ( v (1, 1, 2 (0, 1, 1 a Determine a matriz [T ] ε da transformação linear

Leia mais

Autovalores e Autovetores Determinante de. Motivando com Geometria Definição Calculando Diagonalização Teorema Espectral:

Autovalores e Autovetores Determinante de. Motivando com Geometria Definição Calculando Diagonalização Teorema Espectral: Lema (determinante de matriz ) A B A 0 Suponha que M = ou M =, com A e D 0 D C D matrizes quadradas Então det(m) = det(a) det(d) A B Considere M =, com A, B, C e D matrizes C D quadradas De forma geral,

Leia mais

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Diagonalização Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Nosso objetivo neste capítulo é estudar aquelas transformações lineares de R n para as quais existe pelo menos uma base em que elas são representadas

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024

ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024 UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICANA Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e Da Natureza Centro Interdisciplinar de Ciências da Natureza ÁLGEBRA LINEAR - MAT0024 11 a Lista de exercícios

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação

Álgebra Linear I - Aula Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação Álgebra Linear I - Aula 19 1. Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo e motivação 2. Matriz de uma transformação linear T na base β 1 Matriz de uma transformação linear em uma base. Exemplo

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032 UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICANA Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e Da Natureza Centro Interdisciplinar de Ciências da Natureza ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032 11 a Lista de

Leia mais

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4.

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4. MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de 218 Q1. Considere a transformação linear T : P 3 (R) P 2 (R), dada por T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), para todo p(x) P 3 (R), e seja A

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais

Álgebra Linear I - Aula Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais Álgebra Linear I - Aula 19 1. Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais. 2. Matrizes ortogonais 2 2. 3. Rotações em R 3. Roteiro 1 Bases Ortonormais e Matrizes Ortogonais 1.1 Bases ortogonais Lembre que

Leia mais

5. Seja A uma matriz qualquer. Assinale a afirmativa

5. Seja A uma matriz qualquer. Assinale a afirmativa UFRJ Instituto de Matemática Disciplina: Algebra Linear II - MAE 125 Professor: Bruno, Gregório, Luiz Carlos, Mario, Milton, Monique e Umberto Data: 12 de julho de 2013 Terceira Prova 1. Considere no espaço

Leia mais

G3 de Álgebra Linear I

G3 de Álgebra Linear I G de Álgebra Linear I 7 Gabarito ) Considere a transformação linear T : R R cuja matriz na base canônica E = {(,, ), (,, ), (,, )} é [T] E = a) Determine os autovalores de T e seus autovetores correspondentes

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática 1 Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática Lista 4 - MAT 137 -Introdução à Álgebra Linear 2017/II 1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais

Leia mais

(d) p(λ) = λ(λ + 1) (b) 4 (c) 1 (d) Seja A uma matriz n n. Assinale a alternativa FALSA:

(d) p(λ) = λ(λ + 1) (b) 4 (c) 1 (d) Seja A uma matriz n n. Assinale a alternativa FALSA: UFRJ Instituto de Matemática Disciplina: Algebra Linear II - MAE 125 Professor: Bruno Costa, Luiz Carlos Guimarães, Mário de Oliveira, Milton Ramirez, Monique Carmona, Nilson Bernardes e Nilson Roberty

Leia mais

Dou Mó Valor aos Autovalores

Dou Mó Valor aos Autovalores 1. Definições Preliminares Dou Mó Valor aos Autovalores 21ª Semana Olímpica Maceió, AL Prof. Davi Lopes Nível U Dada uma matriz quadrada A n n de entradas complexas, podemos definir os conceitos a seguir,

Leia mais

1 Matrizes Ortogonais

1 Matrizes Ortogonais Álgebra Linear I - Aula 19-2005.1 Roteiro 1 Matrizes Ortogonais 1.1 Bases ortogonais Lembre que uma base β é ortogonal se está formada por vetores ortogonais entre si: para todo par de vetores distintos

Leia mais

Aula 1 Autovetores e Autovalores de Matrizes Aula 2 Autovetores e Autovalores de Matrizes Casos Especiais 17

Aula 1 Autovetores e Autovalores de Matrizes Aula 2 Autovetores e Autovalores de Matrizes Casos Especiais 17 Sumário Aula 1 Autovetores e Autovalores de Matrizes.......... 8 Aula 2 Autovetores e Autovalores de Matrizes Casos Especiais 17 Aula 3 Polinômio Característico................. 25 Aula 4 Cálculo de Autovalores

Leia mais

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia Álgebra Linear Determinantes, Valores e Vectores Próprios Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia - 200 - ISA/UTL Álgebra Linear 200/ 2 Conteúdo Determinantes 5 2 Valores e vectores próprios

Leia mais

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Produto Escalar: Sejam u = (u 1,..., u n ) e v = (v 1,..., v n ) dois vetores no R n. O produto escalar, ou produto interno euclidiano, entre esses vetores é

Leia mais

AUTOVALORES E AUTOVETORES

AUTOVALORES E AUTOVETORES AUTOVALORES E AUTOVETORES Prof a Simone Aparecida Miloca Definição 1 Uma tranformação linear T : V V é chamada de operador linear. Definição Seja T : V V um operador linear. existirem vetores não-nulos

Leia mais

3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão e B =

3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão e B = 3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2008. (a) Ache os auto-valores e auto-vetores de A = 3 4 2 0 2 0 0 0 e B = 0 0 2 0 2 0 2 0 0 (b) Mostre que λ + λ 2 + λ 3 é igual ao

Leia mais

Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan

Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan Universidade Federal do Paraná Centro Politécnico ET-DMAT Prof. Maria Eugênia Martin Tópicos de Álgebra Linear Verão 2019 Lista 4: Formas de Jordan Exercício 1. Seja A = (a i j ) uma matriz diagonal sobre

Leia mais

Resolução das objetivas 3ª Prova de Álgebra Linear II da UFRJ, período

Resolução das objetivas 3ª Prova de Álgebra Linear II da UFRJ, período www.engenhariafacil.weebly.com Resolução das objetivas 3ª Prova de Álgebra Linear II da UFRJ, período 4. OBS: Todas as alternativas corretas são as letras A. ) Devemos utilizar o teorema que diz: (Im(A

Leia mais

Diagonalização de Operadores. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V são linearmente independentes.

Diagonalização de Operadores. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V são linearmente independentes. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V são linearmente independentes. Teorema Autovetores associados a autovalores distintos de um operador linear T : V V

Leia mais

Legenda. Questões. Lista de Exercícios - Autovalores e autovetores. Cálculos Teoria Geometria

Legenda. Questões. Lista de Exercícios - Autovalores e autovetores. Cálculos Teoria Geometria Lista de Exercícios - Autovalores e autovetores Legenda Cálculos Teoria Geometria Questões. Considere o quadrado determinado pelos pontos A(0, 0), B(, 0), C(, ) e D(0, ).Em cada item aplique o referido

Leia mais

Forma Canônica de Matrizes 2 2

Forma Canônica de Matrizes 2 2 Forma Canônica de Matrizes Slvie Olison Kamphorst Departamento de Matemática - ICE - UFMG Versão. - Novembro 5 a b Seja A c d induzida por A uma matriz real e seja T a transformação operador linear de

Leia mais

Álgebra Linear I - Lista 10. Transfromações inversas. Matriz inversa. Respostas. c d a c. c d A = g h. e C = a c

Álgebra Linear I - Lista 10. Transfromações inversas. Matriz inversa. Respostas. c d a c. c d A = g h. e C = a c Álgebra Linear I - Lista 0 Transfromações inversas. Matriz inversa Respostas Estude se existe uma matriz A tal que ( ( a b b d A = c d a c para todos os valores de a, b, c e d. Resposta: Seja e dadas B

Leia mais

(c) apenas as afirmações (II) e (III) são necessariamente verdadeiras;

(c) apenas as afirmações (II) e (III) são necessariamente verdadeiras; Q1. Considere o espaço vetorial R 4 munido do seu produto interno usual. Sejam B uma base de R 4, A M 4 (R) uma matriz e T : R 4 R 4 a transformação linear tal que [T ] B = A. Considere as seguintes afirmações:

Leia mais

. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1

. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1 QUESTÕES ANPEC ÁLGEBRA LINEAR QUESTÃO 0 Assinale V (verdadeiro) ou F (falso): (0) Os vetores (,, ) (,,) e (, 0,) formam uma base de,, o espaço vetorial gerado por,, e,, passa pela origem na direção de,,

Leia mais

Álgebra Linear (MAT-27) Ronaldo Rodrigues Pelá. 21 de outubro de 2011

Álgebra Linear (MAT-27) Ronaldo Rodrigues Pelá. 21 de outubro de 2011 APLICAÇÕES DA DIAGONALIZAÇÃO Álgebra Linear (MAT-27) Ronaldo Rodrigues Pelá IEFF-ITA 21 de outubro de 2011 Roteiro 1 2 3 Roteiro 1 2 3 Introdução Considere a equação de uma cônica: Forma Geral Ax 2 + Bxy

Leia mais

Autovetor e Autovalor de um Operador Linear

Autovetor e Autovalor de um Operador Linear Autovetor e Autovalor de um Operador Linear Definição Seja T : V V um operador linear. Um vetor v V, v 0, é dito um autovetor de T se existe um número real λ tal que T (v) = λv. O número real λ acima é

Leia mais

Geovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia

Geovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia Álgebra Linear Computacional Geovan Tavares, Hélio Lopes e Sinésio Pesco PUC-Rio Departamento de Matemática Laboratório Matmidia http://www.matmidia.mat.puc-rio.br 1 Álgebra Linear Computacional - Parte

Leia mais

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2009

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2009 5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 29 Soluções dos exercícios Devido ao fato de A ser simétrica, existe uma base ortonormal {u,, u n } formada por autovetores de A, então

Leia mais

P4 de Álgebra Linear I

P4 de Álgebra Linear I P4 de Álgebra Linear I 2008.2 Data: 28 de Novembro de 2008. Gabarito. 1) (Enunciado da prova tipo A) a) Considere o plano π: x + 2 y + z = 0. Determine a equação cartesiana de um plano ρ tal que a distância

Leia mais

CM005 Álgebra Linear Lista 3

CM005 Álgebra Linear Lista 3 CM005 Álgebra Linear Lista 3 Alberto Ramos Seja T : V V uma transformação linear. Se temos que T v = λv, v 0, para λ K. Dizemos que λ é um autovalor de T e v autovetor de T associado a λ. Observe que λ

Leia mais

Interbits SuperPro Web

Interbits SuperPro Web 1 (Ita 018) Uma progressão aritmética (a 1, a,, a n) satisfaz a propriedade: para cada n, a soma da progressão é igual a n 5n Nessas condições, o determinante da matriz a1 a a a4 a5 a 6 a a a 7 8 9 a)

Leia mais

MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018

MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018 MAT3458 ÁLGEBRA LINEAR II 2 a Lista de Exercícios 2 o semestre de 2018 1. Verdadeiro ou falso? Justifique suas respostas. (i) Existe uma transformação linear T : P 3 (R) M 2 (R) cuja matriz em relação

Leia mais

Autovalores e Autovetores

Autovalores e Autovetores Autovalores e Autovetores Maria Luísa B. de Oliveira SME0300 Cálculo Numérico 24 de novembro de 2010 Introdução Objetivo: Dada matriz A, n n, determinar todos os vetores v que sejam paralelos a Av. Introdução

Leia mais

Parte I. Álgebra Linear. Sistemas Dinâmicos Lineares. Autovalores, autovetores. Autovalores, autovetores. Autovalores e Autovetores.

Parte I. Álgebra Linear. Sistemas Dinâmicos Lineares. Autovalores, autovetores. Autovalores, autovetores. Autovalores e Autovetores. Sistemas Dinâmicos Lineares Romeu Reginatto Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Dinâmicos e Energéticos Universidade Estadual do Oeste do Paraná Parte I Álgebra Linear Adaptado das notas

Leia mais

1 Autovetor e Autovalor 9. 2 Matrizes Ortogonais e Transformações Lineares Planas e Espaciais 55

1 Autovetor e Autovalor 9. 2 Matrizes Ortogonais e Transformações Lineares Planas e Espaciais 55 Capítulo LINE LINE Autovetor e Autovalor 9 Matrizes Ortogonais e Transformações Lineares Planas e Espaciais 55 Matrizes Simétricas, o Teorema Espectral e Operadores Auto-adjuntos 8 4 Formas Bilineares,

Leia mais

G2 de Álgebra Linear I

G2 de Álgebra Linear I G2 de Álgebra Linear I 2013.1 17 de Maio de 2013. Gabarito 1) Considere a transformação linear T : R 3 R 2 definida por: T (1, 1, 0) = (2, 2, 0), T (0, 1, 1) = (1, 0, 0) T (0, 1, 0) = (1, 1, 0). (a) Determine

Leia mais

ficha 4 valores próprios e vectores próprios

ficha 4 valores próprios e vectores próprios Exercícios de Álgebra Linear ficha 4 valores próprios e vectores próprios Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico 2 o semestre 2011/12

Leia mais

Algebra Linear. 1. Revisitando autovalores e autovetores. 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan. 2.1 Autovalores distintos. 2.2 Autovalores complexos

Algebra Linear. 1. Revisitando autovalores e autovetores. 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan. 2.1 Autovalores distintos. 2.2 Autovalores complexos Algebra Linear 1. Revisitando autovalores e autovetores 2. Forma Diagonal e Forma de Jordan 2.1 Autovalores distintos 2.2 Autovalores complexos 2.3 Nem todos autovalores distintos 3. Autovalores e autovetores

Leia mais

Álgebra linear A Primeira lista de exercícios

Álgebra linear A Primeira lista de exercícios Álgebra linear A Primeira lista de exercícios Prof. Edivaldo L. dos Santos (1) Verifique, em cada um dos itens abaixo, se o conjunto V com as operações indicadas é um espaço vetorial sobre R. {[ ] a b

Leia mais

Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM

Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Exatas e da Natureza - CCEN Departamento de Matemática - DM 3 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear Professor: Fágner Dias Araruna

Leia mais

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-2458 Álgebra Linear para Engenharia II Segunda Lista de Exercícios - Professor: Equipe da Disciplina EXERCÍCIOS 1. Verdadeiro ou falso?

Leia mais

1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações lineares: x y z

1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações lineares: x y z MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO E DO DESPORTO UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA 657- - VIÇOSA - MG BRASIL a LISTA DE EXERCÍCIOS DE MAT 8 I SEMESTRE DE Entre as funções dadas abaixo, verifique quais são transformações

Leia mais

GAAL - Terceira Prova - 15/junho/2013. Questão 1: Analise se a afirmação abaixo é falsa ou verdadeira:

GAAL - Terceira Prova - 15/junho/2013. Questão 1: Analise se a afirmação abaixo é falsa ou verdadeira: GAAL - Terceira Prova - /junho/3 SOLUÇÕES Questão : Analise se a afirmação abaio é falsa ou verdadeira: [ A matriz A é diagonalizável SOLUÇÃO: Sabemos que uma matriz n n é diagonalizável se ela possuir

Leia mais

(a) (1,5) Obtenha os autovalores e autovetores de L. (b) (1,0) A matriz de L em relação à base canônica de M 2 2 é diagonalizável? Explique.

(a) (1,5) Obtenha os autovalores e autovetores de L. (b) (1,0) A matriz de L em relação à base canônica de M 2 2 é diagonalizável? Explique. Nome do(a) estudante(a): ALI0001(PRO11-0A) Prova IV 8/06/016 Prof. Helder G. G. de Lima ˆ Identifique-se em todas as folhas. ˆ Mantenha o celular e os demais equipamentos eletrônicos desligados durante

Leia mais

Prova tipo A. Gabarito. Data: 8 de outubro de ) Decida se cada afirmação a seguir é verdadeira ou falsa. 1.a) Considere os vetores de R 3

Prova tipo A. Gabarito. Data: 8 de outubro de ) Decida se cada afirmação a seguir é verdadeira ou falsa. 1.a) Considere os vetores de R 3 Prova tipo A P2 de Álgebra Linear I 2004.2 Data: 8 de outubro de 2004. Gabarito Decida se cada afirmação a seguir é verdadeira ou falsa..a Considere os vetores de R 3 v = (, 0,, v 2 = (2,, a, v 3 = (3,,

Leia mais

5. Seja R : R 3 R 3 uma rotação em torno do eixo gerado por (0, 0, 1). Suponha que R mande o vetor

5. Seja R : R 3 R 3 uma rotação em torno do eixo gerado por (0, 0, 1). Suponha que R mande o vetor Universidade Federal do Rio de Janeiro Instituto de Matemática Disciplina: Álgebra Linear II Professor: Bruno Costa, Cesar Niche, Francesco Noseda, Luiz Carlos Guimarães, Mário de Oliveira, Milton Ramirez,

Leia mais

(b) A não será diagonalizável sobre C e A será diagonalizável sobre R se, e

(b) A não será diagonalizável sobre C e A será diagonalizável sobre R se, e Q1. Sejam A M 6 (R) uma matriz real e T : R 6 R 6 o operador linear tal que [T ] can = A, em que can denota a base canônica de R 6. Se o polinômio característico de T for então poderemos afirmar que: p

Leia mais

Polinômio Mínimo e Operadores Nilpotentes

Polinômio Mínimo e Operadores Nilpotentes Capítulo 9 Polinômio Mínimo e Operadores Nilpotentes Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula

Leia mais

3 a Avaliação Parcial - Álgebra Linear

3 a Avaliação Parcial - Álgebra Linear 3 a Avaliação Parcial - Álgebra Linear - 016.1 1. Considere a função T : R 3 R 3 dada por T(x, y, z) = (x y z, x y + z, x y z) e as bases de R 3 B = (1, 1, 1), (1, 0, 1), ( 1,, 0)} (a) Encontre [T] B B.

Leia mais

SME Roberto F. Ausas / Gustavo C. Buscaglia

SME Roberto F. Ausas / Gustavo C. Buscaglia SME0305-2016 Roberto F. Ausas / Gustavo C. Buscaglia ICMC - Ramal 736628, rfausas@gmail.com ICMC - Ramal 738176, gustavo.buscaglia@gmail.com Cálculo de autovalores e autovetores Existem vários problemas

Leia mais

P3 de Álgebra Linear I

P3 de Álgebra Linear I P3 de Álgebra Linear I 2012.2 1 de dezembro de 2012. Gabarito 1) Considere a transformação linear T : R 3 R 3 cuja matriz na base canônica é : 31 2 5 [T ] ε = 2 34 10 5 10 55 Sabendo que todos os vetores

Leia mais

Capítulo 4 - Valores e Vectores Próprios

Capítulo 4 - Valores e Vectores Próprios Capítulo 4 - Valores e Vectores Próprios Carlos Balsa balsa@ipb.pt Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança Matemática I - 1 o Semestre 2011/2012 Matemática I 1/ 17

Leia mais

Álgebra Linear - 2 a lista de exercícios Prof. - Juliana Coelho

Álgebra Linear - 2 a lista de exercícios Prof. - Juliana Coelho Álgebra Linear - 2 a lista de exercícios Prof. - Juliana Coelho 1 - Verifique que os conjuntos V abaixo com as operações dadas não são espaços vetoriais explicitando a falha em alguma das propriedades.

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas

Álgebra Linear I - Aula Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas Álgebra Linear I - Aula 22 1. Matrizes 2 2 ortogonais e simétricas. 2. Projeções ortogonais. 3. Matrizes ortogonais e simétricas 3 3. Roteiro 1 Matrizes simultaneamente ortogonais e simétricas 2 2 Propriedade

Leia mais

folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/3

folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/3 folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/ Universidade de Aveiro Departamento de Matemática 1. Determine os valores próprios e vetores próprios de cada uma das seguintes matrizes. Averigue

Leia mais

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão Encontre os autovalores, os autovetores e a exponencial e At para

5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão Encontre os autovalores, os autovetores e a exponencial e At para 5 a Lista de Exercícios de Introdução à Álgebra Linear IMPA - Verão 2008 1. Encontre os autovalores, os autovetores e a exponencial e At para [ ] 1 1 1 1 2. Uma matriz diagonal Λ satisfaz a regra usual

Leia mais

MAE125 Álgebra Linear /1 Turmas EQN/QIN

MAE125 Álgebra Linear /1 Turmas EQN/QIN MAE25 Álgebra Linear 2 205/ Turmas EQN/QIN Planejamento (última revisão: 0 de junho de 205) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na semana seguinte à aula e valem nota Todas

Leia mais

Álgebra Linear /2 Turma EM1 (unificada)

Álgebra Linear /2 Turma EM1 (unificada) Álgebra Linear 2 2013/2 Turma EM1 (unificada) Planejamento preliminar (última revisão: 3/4/2013) Os exercícios correspondentes a cada aula serão discutidos na aula seguinte e não valem nota Este planejamento

Leia mais

Equação Geral do Segundo Grau em R 2

Equação Geral do Segundo Grau em R 2 8 Equação Geral do Segundo Grau em R Sumário 8.1 Introdução....................... 8. Autovalores e autovetores de uma matriz real 8.3 Rotação dos Eixos Coordenados........... 5 8.4 Formas Quadráticas..................

Leia mais

Álgebra Linear I - Aula 11. Roteiro. 1 Dependência e independência linear de vetores

Álgebra Linear I - Aula 11. Roteiro. 1 Dependência e independência linear de vetores Álgebra Linear I - Aula 11 1. Dependência e independência linear. 2. Bases. 3. Coordenadas. 4. Bases de R 3 e produto misto. Roteiro 1 Dependência e independência linear de vetores Definição 1 (Dependência

Leia mais

Resolução do efólio B

Resolução do efólio B Resolução do efólio B Álgebra Linear I Código: 21002 I. Questões de escolha múltipla. Em cada questão de escolha múltipla apenas uma das afirmações a), b), c), d) é verdadeira. Indique-a marcando no quadrado

Leia mais

MAE125 Álgebra Linear /2 Turmas EQN/QIN

MAE125 Álgebra Linear /2 Turmas EQN/QIN MAE25 Álgebra Linear 2 205/2 Turmas EQN/QIN Planejamento (última revisão: 26 de outubro de 205) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na aula seguinte e valem nota Todas as

Leia mais

FORMA CANÔNICA DE JORDAN

FORMA CANÔNICA DE JORDAN FORMA CANÔNICA DE JORDAN Álgebra Linear (MAT-27) Ronaldo Rodrigues Pelá IEFF-ITA 4 de novembro de 2011 Roteiro Motivação 1 Motivação 2 3 4 5 6 Roteiro Motivação 1 Motivação 2 3 4 5 6 Matrizes Quase Diagonalizáveis

Leia mais

0 1. Assinale a alternativa verdadeira Q1. Seja A = (d) Os autovalores de A 101 são i e i. (c) Os autovalores de A 101 são 1 e 1.

0 1. Assinale a alternativa verdadeira Q1. Seja A = (d) Os autovalores de A 101 são i e i. (c) Os autovalores de A 101 são 1 e 1. Nesta prova, se V é um espaço vetorial, o vetor nulo de V será denotado por 0 V. Se u 1,...,u n forem vetores de V, o subespaço de V gerado por {u 1,...,u n } será denotado por [u 1,...,u n ]. O operador

Leia mais

1. Encontre os autovalores e autovetores das transformações lineares dadas: 2. Encontre os autovalores e autovetores correspondentes das matrizes 2

1. Encontre os autovalores e autovetores das transformações lineares dadas: 2. Encontre os autovalores e autovetores correspondentes das matrizes 2 UNIV ERSIDADE DO EST ADO DE SANT A CAT ARINA UDESC CENT RO DE CI ^ENCIAS T ECNOLOGICAS CCT DEP ART AMENT O DE MAT EMAT ICA DMAT Exercícios sobre AUTOVALORES e AUTOVETORES Professora: Graciela Moro. Encontre

Leia mais

Teorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais

Teorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais Teorema da Triangularização de Schur e Diagonalização de Matrizes Normais Reginaldo J Santos Departamento de Matemática-ICEx Universidade Federal de Minas Gerais http://wwwmatufmgbr/~regi 16 de novembro

Leia mais

Álgebra Linear /2 Turma 11852

Álgebra Linear /2 Turma 11852 Álgebra Linear 2 202/2 Turma 852 Planejamento (última revisão: 26/0/202) Os exercícios correspondentes a cada aula serão cobrados oralmente na aula seguinte e valem nota Todas as referências e exercícios

Leia mais

Lista de exercícios 12 Similaridade

Lista de exercícios 12 Similaridade Universidade Federal do Paraná Algebra Linear Olivier Brahic Lista de exercícios Similaridade Exercício : Para cada um dos seguintes operadores lineares L em R, determine a matriz A representando L em

Leia mais

Capítulo 5. Operadores Auto-adjuntos. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo

Capítulo 5. Operadores Auto-adjuntos. Curso: Licenciatura em Matemática. Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Capítulo 5 Operadores Auto-adjuntos Curso: Licenciatura em Matemática Professor-autor: Danilo Felizardo Barboza Wilberclay Gonçalves Melo Disciplina: Álgebra Linear II Unidade II Aula 5: Operadores Auto-adjuntos

Leia mais

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A Instituto uperior Técnico Departamento de Matemática ecção de Álgebra e Análise Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A REVIÃO DA PARTE IV Parte IV - Diagonalização Conceitos: valor próprio, vector

Leia mais

2 Álgebra Linear (revisão)

2 Álgebra Linear (revisão) Teoria de Controle (sinopse) 2 Álgebra Linear (revisão) J. A. M. Felippe de Souza Neste capítulo vamos citar os principais tópicos de Álgebra Linear que são necessários serem revistos para o acompanhamento

Leia mais

Universidade Federal da Paraíba Departamento de Matemática. Álgebra Linear e Geometria Analítica

Universidade Federal da Paraíba Departamento de Matemática. Álgebra Linear e Geometria Analítica Departamento de Matemática Álgebra Linear e Geometria Analítica João Pessoa, 16 de março de 2013 AGENDA Primeira prova: 31 de janeiro de 2013 - Sistemas de Equações Lineares e Espaços Vetoriais Segunda

Leia mais

Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula. Petronio Pulino = Q

Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula. Petronio Pulino = Q Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula Petronio Pulino 1 3 4 3 1 0 4 0 1 = Q 4 1 6 Qt Q t Q = 1 1 1 PULINUS Álgebra Linear e suas Aplicações Notas de Aula Petronio Pulino Departamento de Matemática

Leia mais

GAAL - Exame Especial - 12/julho/2013. Questão 1: Considere os pontos A = (1, 2, 3), B = (2, 3, 1), C = (3, 1, 2) e D = (2, 2, 1).

GAAL - Exame Especial - 12/julho/2013. Questão 1: Considere os pontos A = (1, 2, 3), B = (2, 3, 1), C = (3, 1, 2) e D = (2, 2, 1). GAAL - Exame Especial - /julho/3 SOLUÇÕES Questão : Considere os pontos A = (,, 3), B = (, 3, ), C = (3,, ) e D = (,, ) (a) Chame de α o plano que passa pelos pontos A, B e C e de β o plano que passa pelos

Leia mais

2. Determine a ordem das matrizes A, B, C, D e E, sabendo-se que AB T tem ordem 5 3, (C T +D)B tem ordem 4 6 e E T C tem ordem 5 4.

2. Determine a ordem das matrizes A, B, C, D e E, sabendo-se que AB T tem ordem 5 3, (C T +D)B tem ordem 4 6 e E T C tem ordem 5 4. Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática 1 a Lista - MAT 17 - Introdução à Álgebra Linear 2016/II 1 Considere as matrizes A, B, C, D e E com respectivas

Leia mais

Álgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017

Álgebra Linear. Professor Alessandro Monteiro. 1º Sábado - Matrizes - 11/03/2017 º Sábado - Matrizes - //7. Plano e Programa de Ensino. Definição de Matrizes. Exemplos. Definição de Ordem de Uma Matriz. Exemplos. Representação Matriz Genérica m x n 8. Matriz Linha 9. Exemplos. Matriz

Leia mais

CM005 Álgebra Linear Lista 2

CM005 Álgebra Linear Lista 2 CM005 Álgebra Linear Lista 2 Alberto Ramos 1. Seja M M n (R) uma matriz. Mostre que se {v 1,..., v p } R n é linearmente dependente, então {Mv 1,..., Mv p } é também linearmente dependente. Agora suponha

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Analítica. Valores Próprios e Vectores Próprios

Álgebra Linear e Geometria Analítica. Valores Próprios e Vectores Próprios Álgebra Linear e Geometria nalítica Valores Próprios e Vectores Próprios Será assim para todos os vectores? R α α, Será assim para todos os vectores? Definição: Seja um número real e uma matriz quadrada

Leia mais